我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
Cox比例风险模型(cox proportional-hazards model)，简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
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2023-08-27 19:34:52
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#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
在Cox比例风险模型（考克斯，1972年）基本上是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。在本文中，我们将描述Cox回归模型，并提供使用R软件的实例。需要进行多元统计建模在临床研究中，有许多情况下，几个已知量（称为协变量）可能影响患者。统计模型是一个经常使用的工具，可以同时分析多个因素的生存情况。另外，统计模型提供了每个因素的效应大小。Cox比例风险模型的基
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2023-07-04 20:58:49
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基于Logistic回归的列线图1. 引用R包1 #install.packages("rms")2 library(rms) #引用rms包2. 读取文件1 setwd("C:\Users\000\Desktop\09_Nomogram") #设置工作目录2 rt 3 head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Educ
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2023-09-14 13:26:51
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各位芝士好友，今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下：
&nbs
在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下cox proportional hazards regression model称之为cox等比例风险回归模型， 对应的公式如下将上述公式进行log转换，
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2023-08-25 16:40:43
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上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等，本次主要介绍Cox回归。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。Cox回归使用survival包中的lung数据集用于演示，这是一份关于肺癌患者的生存数据。time是生存时间，以天为单位，status是生存状态，1代表删失，2代表死亡。rm(list = ls())
library(surviv
# R语言 cox回归IDI
## 介绍
Cox回归是一种广泛应用于生存分析的统计模型。它可以用于估计危险比例（Hazard Ratio），评估某个变量对生存时间的影响。而IDI（Integrated Discrimination Improvement）是一种用于评估模型性能改进的指标。本文将介绍如何使用R语言进行Cox回归分析，并计算IDI指标。
## 数据准备
我们首先需要准备一个包含生
原创
2023-09-07 05:44:02
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# R语言lasso回归cox
## 简介
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression）是一种用于模型选择和参数估计的统计方法。Lasso回归通过对回归系数进行惩罚来实现变量选择，使得部分回归系数变为0，从而实现特征选择和模型简化。
Cox回归是一种用于生存分析的方法，可以用于预测事件发生的概率。Cox
回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断完整代码 回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。【该分析完整代码附于文章末】 数据准备首先加
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2023-09-15 18:43:58
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上期咱们已经介绍了咱们绘制复杂抽样设计数据的基础图形，今天咱们来介绍一下咱们绘制复杂抽样设计cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)。 废话不多说咱们先导入数据和R包library(survey)
pbc<-read.csv("E:/r/test/pbc.csv",sep=',',header=TRUE) 这是一个原发性胆道胆管炎数据，公众号回复：胆管炎数据，可以获得数据，嫌麻烦的也可
R语言lasso理论解释代码输出代码 理论LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection）和复杂度调整（regularization）。这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。 复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合（overfitting） LASSO 回
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2023-07-30 14:52:39
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# 从lasso回归到COX回归：R语言中的应用
在统计学和机器学习中，回归分析是一种重要的方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。lasso回归和COX回归是两种常用的回归分析方法，它们在不同领域有着广泛的应用。本文将介绍这两种回归方法在R语言中的实现，并通过代码示例来演示其用法。
## lasso回归
lasso回归是一种压缩估计方法，可以用于变量选择和预测建模。lasso回归通过对系数
COX比例风险模型（cox proportional-hazards model）是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型，它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系，从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。01COX回归分析特点 鉴于临床数据的特殊性，COX回归比起一般的多重线性回归和Logistic回归在临床研究中具有更为广泛的应用。为了突出COX回归
生存分析 三大块内容：1，描述性的生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法2，比较分析两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素）3，cox比例风险回归类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间多花点时间聊聊cox的感受 首先理解一个概念风险函数（hazard function）h(t)=f(t)/S(t)
## R语言多元Cox回归代码科普
在生存分析中，Cox比例风险模型是一种常用的统计方法，用于研究危险因素与生存时间之间的关系。多元Cox回归则是在考虑多个危险因素的情况下进行的分析。本文将介绍如何使用R语言进行多元Cox回归分析。
### Cox回归模型介绍
Cox回归模型是一种半参数模型，可用于评估不同危险因素对生存时间的影响。其基本假设是危险比在时间上是常数，不受时间的影响。多元Cox
# R语言cox回归分类变量
Cox回归是一种常用的生存分析方法，它可以用来评估一个或多个自变量对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用`survival`包来进行Cox回归分析。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归处理分类变量。
## Cox回归简介
Cox回归模型是一种半参数回归模型，它假设风险比（hazard ratio）是自变量的函数。在生存分析中，我们通常关心的是生存时间（Su
# R语言cox回归预测代码实现
## 简介
本文将介绍如何使用R语言实现Cox回归模型进行预测。Cox回归是一种用于生存分析的统计模型，用于研究影响时间到达某一事件的因素。在本文中，我们将介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了实现Cox回归预测代码的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2 | 模型拟合
